Recursa：无需人类专家、可递归自我改进的基础模型系统
原文标题：Recursa: Toward Recursively Self-Improving Foundation Model Systems
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研究提出 Recursa，通过知识库存储领域技能、应用指令与任务反思，从领域材料自举并递归自我改进，无需人类专家或更强教师模型即可适应新领域。在 Harvey LAB 企业知识基准上，配合 DeepSeek-V4.1-Flash 将全通过率从 30% 提至 55%，配合 Qwen3.8-Flash 从 35% 提至 46%。
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Recursa 靠自建知识库递归自我改进，Harvey LAB 全通过率从30%提至55%
- •无需人类专家或更强教师模型，从领域材料自举知识库并递归自我改进
- •知识库存储领域技能、应用指令、过往任务记忆与反思
- •用并行学习器执行任务并合成局部改进，验证后合并入知识库
- •Harvey LAB 企业知识基准：DeepSeek-V4.1-Flash 从30.0%提至55.0%，Qwen3.8-Flash 从35.0%提至46.0%
为什么重要：针对新领域缺专家数据和监督信号的痛点，若可复现，意味着模型适配新领域的成本结构可能改变。
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